荐 Github上点赞超60多K的爆火「高并发秒杀教程」搞定98%并发问题
记得早期的时候，淘宝商品详情系统的PV还差不多是1亿的样子，但是到2016年差不多已经升至50亿了。尤其是2012 年到2014 年那个时间段，“秒.杀”活动特别流行，用户的参与热情--浪高过一-浪，系统要面对的流量也是成倍增长。
而每一.次的秒杀活动对技术团队来说都是一次考验。现在想起来，那个时候我们整个团队，无所畏惧，逐步迭代创新，然后解决.一个个难题的过程，也是极具挑战性和成就感的事情。
秒杀系统也差不多那个时候才从商品详情系统独立出来成为一个独立产品的。因为我见证了秒杀系统的建设过程，所以也有颇多感慨。秒杀系统的迭代又是- -个升级打怪的过程，我们也都是遇到问题解决问题，逐- -优化。
那么，如何才能更好地理解秒杀系统呢?我觉得作为-一个程序员， 你首先需要从高维度出发，从整体上思考问题。在我看来，秒杀其实主要解决两个问题，一个是并发读，-一个是并发写。并发读的核心优化理念是尽量减少用户到服务端来“读”数据，或者让他们读更少的数据;并发写的处理原则也- -样，它要求我们在数据库层面独立出来一个库，做特殊的处理。另外，我们还要针对秒杀系统做--些保护，针对意料之外的情况设计兜底方案，以防止最坏的情况发生。这套百万级别双十一《高并发*秒杀教程》也就应运而生！
这份文档详解了高并发秒杀的所有操作，从淘宝，京东，天猫，苏宁的双十一，618，双十二等一系列秒杀活动的高并发系统中脱形而出，下面把这份文档给大家分享出来，需要获取这份《高并发*秒杀教程》的可以转发+关注后私信（学习）就可以免费获取到！
“秒杀”对于程序员来讲意味着巨大的挑战。
- 如何让系统面对百万级的请求流量不出故障？
- 如何保证高并发情况下数据的一致性写？
- 如何在不堆服务器的情况下应对是平时数百上千倍的并发访问？
- 如何分别针对大流量的读写请求进行服务端的极致优化？
你都将在这份笔记里找到答案。
一秒杀系统架构设计都有哪些关键点?
其实，秒杀的整体架构可以概括为“稳、准、快”几个关键字。
二、设计秒杀系统时应该注意的5个架构原则
- 2.1架构原则:“4要1不要”
- 2. 1.1. 数据要尽里少
- 2. 1.2. 请求数要尽里少
- 2.1.3. 路径要尽量短
- 2.1. 4. 依赖要尽量少
- 2.1.5. 不要有单点
- 2.2不同场景下的不同架构案例
说起秒杀，我想你肯定不陌生,这两年，从双十一购物到春节抢红包，再到12306抢火车票，“秒杀” 的场景处处可见。简单来说，秒杀就是在同-一个时刻有大量的请求争抢购买同一个商品并完成交易的过程,用技术的行话来说就是大量的并发读和并发写。
不管是哪-一门语言，并发都是程序员们最为头疼的部分。同样，对于--个软件而言也是这样，你可以很快增删改查做出一-个秒杀系统，但是要让它支持高并发访问就没那么容易了。比如说，如何让系统面对百万级的请求流量不出故障?如何保证高并发情况下数据的一致性写?完全靠堆服务器来解决吗?这显然不是最好的解决方案。.
三、如何才能做好动静分离?有哪些方案可选?
这一章就先来讨论第-一个关键点:数据的动静分离。不知道你之前听过这个解决方案吗?不管你有没有听过，我都建议你先停下来思考动静分离的价值。如果你的系统还没有开始应用动静分离的方案，那你也可以想想为什么没有，是之前没有想到，还是说业务体量根本用不着?
不过我可以确信地说，如果你在一-个业务飞速发展的公司里，并且你在深度参与公司内类秒杀类系统的架构或者开发工作，那么你迟早会想到动静分离的方案。为什么?很简单，秒杀的场景中，对于系统的要求其实就三个字:快、准、稳。那怎么才能“快”起来呢?我觉得抽象起来讲，就只有两点，- -点是提高单次请求的效率，-点是减少没必要的请求。今天我们聊到的“动静分离”其实就是瞄着这个大方向去的。.
- 3. 1何为动静数据
- 3. 2如何做动静分离的改造
- 3. 3动静分离的几种架构方案
- 方案1:实体机单机部署
- 方案2:统一Cache 层
- 方案3:上CDN
四、二八原则:有针对性地处理好系统的“热点数据”
假设你的系统中存储有几十亿上百亿的商品，而每天有千万级的商品被上亿的用户访问，那么肯定有一部分被大量用户访问的热卖商品，这就是我们常说的“热点商品。
这些热点商品中最极端的例子就是秒杀商品,它们在很短时间内被大量用户执行访问、添加购物车、下单等操作，这些操作我们就称为“热点操作”。那么问题来了:这些热点对系统有啥影响，我们非要关注这些热点吗?
- 4. 1为什么要关注热点
- 4. 2什么是“热点”
- 4. 3发现热点数据
- 4. 4处理热点数据
五、流量削峰这事应该怎么做?
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是--条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某- -特定 的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值,它对资源的消耗是瞬时的。但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。
但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与的，也就是开始之前希望有更多的人来刷页面，但是真正开始下单时，秒杀请求并不是越多越好。因此我们可以设计一些规则，让并发的请求更多地延缓，而且我们甚至可以过滤掉- -些无效请求。
- 5. 1为什么要削峰
- 5.2排队
- 5.3答题
- 5. 4分层过滤
六、影响性能的因素有哪些?又该如何提高系统的性能?
看到这，你对于秒杀系统的构建有没有形成一些框架性的认识，这里再带你简单回忆下前面的主线。
前面的章节，介绍的内容多少都和优化有关:第一篇介绍了 一些指导原则:第二篇和第三篇从动静分离和热点数据两个维度,介绍了如何有针对性地对数据进行区分和优化处理;第四章介绍了在保证实现基本业务功能的前提下，尽量减少和过滤--些无效请求的思路。
这几章既是在讲根据指导原则实现的具体案例，也是在讲如何实现能够让整个系统更“快”。我想说的是，优化本身有很多手段，也是一个复杂的系统工程。本章就来结合秒杀这一场景，重点给介绍下服务端的一-些优化技巧。
- 6. 1影响性能的因素
- 6. 2如何发现瓶颈
- 6. 3如何优化系统
- 6.3.1.减少编码
- 6.3.2.减少序列化
- 6.3.3. Java极致优化
- 6.3. 4.并发读优化
七、秒杀系统“减库存”设计的核心逻辑
如果要设计- -套秒杀系统，那我想你的老板肯定会先对你说:千万不要超卖，这是大前提。
如果你第一次接触秒杀，那你可能还不太理解，库存100件就卖100件，在数据库里减到0就好了啊，这有什么麻烦的?是的，理论上是这样，但是具体到.业务场景中，“ 减库存”就不是这么简单了。
例如，我们平常购物都是这样，看到喜欢的商品然后下单，但并不是每个下单请求你都最后付款了。你说系统是用户下单了就算这个商品卖出去了，还是等到用户真正付款了才算卖出了呢?这的确是个问题!
我们可以先根据减库存是发生在下单阶段还是付款阶段，把减库存做一下划分。
- 7. 1减库存有哪几种方式
- 7. 2减库存可能存在的问题
- 7. 3大型秒杀中如何减库存?
- 7. 4秒杀减库存的极致优化
八、如何设计兜底方案?
前面看了很多极致的优化思路，以及架构的优化方案。但是很遗憾，现实中总难免会发生一些这样或者那样的意外,而这些看似不经意的意外，却可能带来非常严重的后果。
对于很多秒杀系统而言，在诸如双十一这样的大流量的迅猛冲击下，都曾经或多或少发生过宕机的情况。当- - 个系统面临持续的大流量时，它其实很难单靠自身调整来恢复状态，你必须等待流量自然下降或者人为地把流量切走才行，这无疑会严重影响用户的购物体验。
- 8.1高可用建设应该从哪里着手
- 8.2降级
- 8.3限流
- 8. 4拒绝服务
总目录展示
该笔记共八个节点（由浅入深），分为三大模块。
高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。
一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
高可用。 虽然介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，还要设计一个PlanB来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后，将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。
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